stream().pee
时间: 2023-09-20 20:14:38 浏览: 30
stream().peek() 方法可以用于在流中的每个元素被操作之前,对每个元素执行指定的操作,而且不会改变流中的元素。它是一个中间操作,返回的是与原始流相同类型的流。它通常用于调试和理解流的操作过程,例如打印流中的元素,或者记录元素的某些属性。但要注意,它不应该用于修改元素,因为这会影响后续的操作。
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vscode pee8
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class_weights=compute_class_weight('balanced',classes=np.unique(pee_label_train+np_label_train), y=pee_label_train+np_label_train) class_weights=torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float) loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device) 这段代码书写是否正确
这段代码的书写有一些问题,应该将最后一行的括号补全:
```
class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=np.unique(pee_label_train+np_label_train), y=pee_label_train+np_label_train)
class_weights = torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float)
loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device))
```
这里的修改是增加了`loss_function`最后一行中的右括号,将其补全。这是因为`CrossEntropyLoss`函数是需要传入参数的,而括号不完整会导致代码报错。